پروژه تشخیص استرس با یادگیری ماشین (Stress Detection with Machine Learning)
Stress Detection
قیمت محصول
Original price was: 249,000 تومان.149,000 تومانCurrent price is: 149,000 تومان.
جزئیات بیشتر
| طراحی با: | Python |
|---|---|
| طراح و کدنویس پروژه: | محمدرضا باغبانی |
| قابلیت سفارشی سازی: | دارد |
| پشتیبانی سریع: | دارد |
روند خرید و دسترسی به محصول
در خانه کد، با وجود تلاش‌های بسیار زیاد برای تهیه پروژه‌های کدنویسی، تا حد امکان پروژه‌ها را به صورت رایگان قرار داده‌ایم و هدف اصلی ما در خانه کد، کمک به همه دانشجویان و طالبان علم در این حوزه هست. علاوه برآن برای خرید در وب سایت، خرید با استفاده از کلیه کارت های شتاب امکان پذیر است و بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود محصول در اختیار شما قرار خواهد گرفت. علاوه‌براین که امکان پرداخت به صورت آنلاین فراهم شده است، می‌توان به صورت کارت به کارت نیز برای پرداخت اقدام کرد که برای این امر می‌توانید با پشتیبان سایت در تماس باشید. همچنین برای خرید آسان‌تر از وب‌سایت می‌توانید از منوی سایت گزینه (نحوه خرید و پرداخت) را کلیک نمایید و ویدیوی آموزشی را مشاهده نمایید. توجه نمایید که با توجه به انحصاری بودن پروژه های موجود در وب‌سایت خانه کد و زحمت و تلاش بسیار زیاد برای تهیه هر کدام از پروژه‌ها، خواهش‌مندیم در راستای حمایت از تیم خانه کد، وب‌سایت را به دیگران نیز معرفی نمایید.
- دسترسی به فایل محصول به صورت مادام‌العمر
- پشتیبانی کاملا رایگان
- امکان خرید آنلاین و کارت به کارت
- روند خرید آسان از وب‌سایت
- انحصاری بودن محصولات وب‌سایت
توضیحات مختصر محصول
پروژه تشخیص استرس با یادگیری ماشین (Stress Detection with Machine Learning)
پروژه تشخیص استرس با یادگیری ماشین و با زبان پایتون:
استرس، اضطراب و افسردگی سلامت روان افراد را تهدید می کند. هر فردی برای داشتن یک زندگی پر استرس دلیلی دارد. مردم اغلب احساسات خود را در پلتفرم های رسانه های اجتماعی مانند اینستاگرام در قالب پست ها و استوری ها به اشتراک می گذارند. در چند سال گذشته، بسیاری از تولیدکنندگان محتوا برای کمک به سلامت روان افراد، محتوایی تولید کرده اند. بسیاری از سازمان‌ها می‌توانند از تشخیص استرس استفاده کنند تا متوجه شوند کدام کاربران رسانه‌های اجتماعی تحت استرس هستند تا به سرعت به آنها کمک کنند. در این پروژه یاد می‌گیرید که چگونه از یادگیری ماشین (Machine Learning) برای تشخیص استرس در پست های رسانه های اجتماعی استفاده کنید.
در این پروژه از یک مجموعه داده (Dataset) با پسوند CSV استفاده شده است که شامل 116 ستون و شامل داده‌های جمع آوری شده در حوزه سلامت روان است. این مجموعه‌داده شامل مشکلات سلامت روانی مختلفی است که افراد در مورد زندگی خود به اشتراک گذاشته‌اند. این مجموعه داده با 0 و 1 برچسب گذاری شده است که 0 نشان دهنده عدم استرس و 1 نشان دهنده استرس است. پس از تهیه این پروژه از سایت، علاوه بر ذسترسی به تمام کدهای پروژه، می‌توانید به مجموعه داده هم به شکل کامل دسترسی داشته باشید.
مراحل انجام پروژه
پس از تهیه این پروژه به تمام کدهای پروژه و مجموعه داده آن به صورت کامل دسترسی پیدا می‌کنید. این پروژه در Google colab نوشته شده است و برای اجرای صحیح پروژه لازم است مجموعه داده در کنار پروژه قرار گیرد تا بتوان آن را فراخوانی کرد.
در این پروژه ابتدا کتابخانه‌های لازم و مجموعه داده پژوهش را import می‌کنیم. بعد ازآن در پروژه چک می‌کنیم که آیا مقدار Null در ستون‌ها موجود هست یا خیر؟ (در این پژوهش هیچ ستون Null نداریم).
در مرحله بعد برای انجام پروژه اصلی در ابتدا ستون‌های مجموعه داده را از کلمات توقف(Stop words)، پیوندها(Links)، نمادهای خاص(Special symbols) و خطاهای زبان(Language errors) پاک می‌کنیم. این مرحله با کتابخانه‌های nltk و re انجام می‌شود.
در گام بعد برروی نتایج استخراج شده از مجموعه داده، اقدام به تجسم(Visualizing) ابر کلمه ستون متن، نسبت به پرکاربردترین کلمات توسط افرادی که مشکلات زندگی خود را در رسانه های اجتماعی به اشتراک گذاشته‌اند نگاهی می‌اندازیم. این کار با کتابخانه محبوب matplotlib انجام می‌شود. تصویر زیر حاصل خروجی این بخش می‌باشد.
ستون برچسب(Labal) در این مجموعه داده حاوی برچسب های 0 و 1 است. 0 به معنای بدون استرس(no stress) و 1 به معنای استرس(stress) است. در کدنویسی از برچسب های استرس و بدون استرس به جای 1 و 0 استفاده کرده‌ایم. بنابراین ستون های متن(text columns) و برچسب(labal columns) را برای فرآیند آموزش مدل یادگیری ماشین(training a machine learning model) انتخاب می‌کنیم.
بعد از مرحله بالا، مجموعه داده را به مجموعه های آموزشی(training sets) و آزمایشی(test sets) تقسیم می کنیم. برای این کار از کتابخانه sklearn بهره می‌بریم.
نکته بسیار مهم: از آنجایی که این پروژه بر اساس مسئله طبقه بندی باینری(binary classification) است، از الگوریتم Bernoulli Naive Bayes استفاده شده است که یکی از بهترین الگوریتم ها برای مسائل طبقه بندی باینری است. مدل تشخیص استرس را با این الگوریتم آموزش می‌دهیم.
پس از آموزش مدل، عملکرد آن را بر روی برخی جملات تصادفی بر اساس سلامت روان آزمایش کرده ایم، به این صورت که جمله از کاربر دریافت می شود… برای مثال جملات زیر را به برنامه داده ایم و خروجی که در برنامه داشته است را مشاهده می‌کنید:
✅ برای تهیه محصول:
توصیه می‌شود برای خرید آسان، ویدیوی آموزشی که در منوی وب‌سایت و در بخش (نحوه خرید و پرداخت) قرار گرفته است را مشاهده نمایید.
برای این کار تنها با صرف یک دقیقه زمان، عضو وب سایت شوید و پس از عضویت می‌توانید محصول را تهیه و دانلود کنید. بعد از تهیه محصول، کلیه فایل‌ها در قالب یک فایل فشرده Zip در اختیار شما قرار خواهد گرفت. برای استفاده راحت‌تر، ابتدا آن را از حالت فشرده خارج نمایید و پس از آن به‌راحتی به کلیه محتوا می‌توانید دسترسی داشته باشید. در صورت مواجه با هر گونه ابهام، با پشتیبانی وب سایت در تماس باشید تا در سریع‌ترین زمان فایل موجود برای‌تان ارسال گردد. همچنین امکان پراخت مستقیم به صورت کارت به کارت نیز برای شما فراهم است که می‌توانید مبلغ را به شماره کارت زیر ارسال کنید و پس از آن رسید پرداخت را به پشتیبانی سایت ارسال نمایید تا فایل محصول در اختیار شما قرار گیرد.
0677 9804 8310 5859 به نام (محمدرضا باغبانی)
در بلاگ ما مطالعه کنید
انجام پروژه‌های کدنویسی با خانه‌کد
برای انجام پروژه‌های کدنویسی خود با خانه‌کد در تماس باشید؛ هدف ما انجام پروژه‌های شما در زمانی کوتاه و البته با دقت و بازدهی ایده‌آل است. همینطور در خانه کد مجموعه‌داده‌های مختلف در حوزه‌های پژوهشی مختلف موجود هستند. برای انجام پروژه‌ها و دریافت مجموعه‌داده مورد نظر خود، از طریق فرم زیر با ما در تماس باشید تا نیاز شما را با بالاترین کیفیت ممکن ارائه دهیم.
نمایش بیشتر
لطفا پیش از ارسال نظر، خلاصه قوانین زیر را مطالعه کنید: فارسی بنویسید و از کیبورد فارسی استفاده کنید. بهتر است از فضای خالی (Space) بیش‌از‌حدِ معمول، شکلک یا ایموجی استفاده نکنید و از کشیدن حروف یا کلمات با صفحه‌کلید بپرهیزید. نظرات خود را براساس تجربه و استفاده‌ی عملی و با دقت به نکات فنی ارسال کنید؛ بدون تعصب به محصول خاص، مزایا و معایب را بازگو کنید و بهتر است از ارسال نظرات چندکلمه‌‌ای خودداری کنید.
شما شاید این را هم دوست داشته باشید
پروژه مواد تشکیل دهنده انواع قهوه با استفاده از HTML و CSS و JavaScript
Original price was: 149,000 تومان.89,000 تومانCurrent price is: 89,000 تومان. تعداد فروش : 2
پروژه بازی جذاب انیمیشنی با HTML و CSS
Original price was: 99,000 تومان.59,000 تومانCurrent price is: 59,000 تومان. تعداد فروش : 1
پروژه فرم ثبت مشخصات با استفاده از HTML و CSS و JavaScript
Original price was: 48,000 تومان.29,000 تومانCurrent price is: 29,000 تومان. تعداد فروش : 10
پروژه آماده فرم ثبت‌نام با استفاده از HTML و CSS
Original price was: 48,000 تومان.29,000 تومانCurrent price is: 29,000 تومان. تعداد فروش : 17
پروژه نمایش اطلاعات مختلف از منظومه شمسی به کمک HTML و CSS و JS
Original price was: 149,000 تومان.89,000 تومانCurrent price is: 89,000 تومان. تعداد فروش : 12
پروژه نمایش تصاویر با استفاده از HTML و CSS
Original price was: 48,000 تومان.29,000 تومانCurrent price is: 29,000 تومان. تعداد فروش : 5
پروژه صفحه وب سایت کاتالوگ قیمت نوشیدنی و غذا و دسر با استفاده از HTML و CSS
Original price was: 99,000 تومان.59,000 تومانCurrent price is: 59,000 تومان. تعداد فروش : 8
پروژه صفحه وب سایت دکوراسیون خانه با استفاده از HTML و CSS
Original price was: 149,000 تومان.89,000 تومانCurrent price is: 89,000 تومان. تعداد فروش : 9
پروژه فرم ثبت‌نام ساده با استفاده از HTML و CSS و JavaScript
Original price was: 48,000 تومان.29,000 تومانCurrent price is: 29,000 تومان. تعداد فروش : 17
مجموعه داده‌ی تشخیص ریسک دیابت در مراحل اولیه (Early Stage Diabetes)
رایگان تعداد فروش : 9
پروژه صفحه وب سایت رستوران و فست فود با استفاده از HTML و CSS و JavaScript
Original price was: 165,000 تومان.99,000 تومانCurrent price is: 99,000 تومان. تعداد فروش : 33محصولات مشابه
پیش بینی فروش آینده با یادگیری ماشین با پایتون (Future Sales Prediction with Machine Learning with Python)
رایگان تعداد فروش : 0
پروژه کدنویسی پایتون: معتبر بودن یا نبودن لینک وب سایت با Regular Expression
رایگان تعداد فروش : 6
مجموعه داده نمرات دانش آموزان(فایل Excel با پسوند CSV)
Original price was: 149,000 تومان.89,000 تومانCurrent price is: 89,000 تومان. تعداد فروش : 6
قیمت محصول
Original price was: 249,000 تومان.149,000 تومانCurrent price is: 149,000 تومان.
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.